{"id":10185,"date":"2024-02-20T07:06:53","date_gmt":"2024-02-20T07:06:53","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=10185"},"modified":"2024-02-22T09:44:53","modified_gmt":"2024-02-22T09:44:53","slug":"meta-releases-v-jepa-a-predictive-vision-model","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/pt\/2024\/02\/meta-releases-v-jepa-a-predictive-vision-model\/","title":{"rendered":"A Meta lan\u00e7a o V-JEPA, um modelo de vis\u00e3o preditivo"},"content":{"rendered":"

A Meta lan\u00e7ou o V-JEPA, um modelo de vis\u00e3o preditiva que \u00e9 o pr\u00f3ximo passo para a vis\u00e3o de intelig\u00eancia artificial avan\u00e7ada (AMI) do cientista chefe de IA da Meta, Yann LeCun.<\/strong><\/p>\n

Para que as m\u00e1quinas alimentadas por IA possam interagir com objectos no mundo f\u00edsico, precisam de ser treinadas, mas os m\u00e9todos convencionais s\u00e3o muito ineficientes. Utilizam milhares de exemplos de v\u00eddeo com codificadores de imagem pr\u00e9-treinados, texto ou anota\u00e7\u00f5es humanas, para que uma m\u00e1quina aprenda um \u00fanico conceito, quanto mais m\u00faltiplas compet\u00eancias.<\/p>\n

V-JEPA, que significa Joint Embedding Predictive Architectures (Arquitecturas Preditivas de Incorpora\u00e7\u00e3o Conjunta), \u00e9 um modelo de vis\u00e3o concebido para aprender estes conceitos de uma forma mais eficiente.<\/p>\n

LeCun afirmou que \"o V-JEPA \u00e9 um passo em dire\u00e7\u00e3o a uma compreens\u00e3o mais fundamentada do mundo, para que as m\u00e1quinas possam alcan\u00e7ar um racioc\u00ednio e um planeamento mais generalizados\".<\/p>\n

O V-JEPA aprende como os objectos no mundo f\u00edsico interagem de forma muito semelhante \u00e0 da mesma forma que os beb\u00e9s<\/a>. Uma parte essencial da forma como aprendemos consiste em preencher os espa\u00e7os em branco para prever a informa\u00e7\u00e3o em falta. Quando uma pessoa passa por tr\u00e1s de um ecr\u00e3 e sai pelo outro lado, o nosso c\u00e9rebro preenche o espa\u00e7o em branco com a compreens\u00e3o do que aconteceu atr\u00e1s do ecr\u00e3.<\/p>\n

O V-JEPA \u00e9 um modelo n\u00e3o generativo que aprende atrav\u00e9s da previs\u00e3o de partes ausentes ou mascaradas de um v\u00eddeo. Os modelos generativos podem recriar uma parte mascarada do v\u00eddeo pixel a pixel, mas o V-JEPA n\u00e3o faz isso.<\/p>\n

Compara representa\u00e7\u00f5es abstractas de imagens sem r\u00f3tulos em vez dos pr\u00f3prios pixels. O V-JEPA \u00e9 apresentado com um v\u00eddeo que tem uma grande parte mascarada, com apenas o suficiente do v\u00eddeo para dar algum contexto. Pede-se ent\u00e3o ao modelo que forne\u00e7a uma descri\u00e7\u00e3o abstrata do que est\u00e1 a acontecer no espa\u00e7o mascarado.<\/p>\n

Em vez de ser treinado numa compet\u00eancia espec\u00edfica, Meta diz que \"utilizou o treino auto-supervisionado numa s\u00e9rie de v\u00eddeos e aprendeu uma s\u00e9rie de coisas sobre como o mundo funciona\".<\/p>\n

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Hoje estamos a lan\u00e7ar o V-JEPA, um m\u00e9todo para ensinar as m\u00e1quinas a compreender e modelar o mundo f\u00edsico atrav\u00e9s da visualiza\u00e7\u00e3o de v\u00eddeos. Este trabalho \u00e9 mais um passo importante para @ylecun<\/a>A vis\u00e3o delineada pela Comiss\u00e3o Europeia de modelos de IA que utilizam uma compreens\u00e3o aprendida do mundo para planear, raciocinar e... pic.twitter.com\/5i6uNeFwJp<\/a><\/p>\n

- IA no Meta (@AIatMeta) 15 de fevereiro de 2024<\/a><\/p><\/blockquote>\n